华北地区天气型对区域大气污染的影响

分析了2000—2001年采暖期重污染天气型演变、垂直温湿层结结构及区域污染特征。区域性重污染背景为各类重污染天气型相继影响的复合系统,其中有各类天气型组成的污染物传输、汇聚和区域污染同步累积系统。华北平原区域性同步污染现象受制于高空持续稳定的西风及低空各类稳定的天气型配置。各地同一时期污染指数的差异与排放源群结构及输送汇聚天气型移动和演变影响有关。区域性重污染温湿层结多为喇叭口状(沙尘型污染除外)。      

广东四大区域污染过程特征与影响天气型分析

根据广东统计年鉴将广东省划分为粤东、粤西、粤北、珠三角四大区域,利用广东省101个环保国控站点2014—2016年期间的AQI六要素与广东省86个地面气象观测站的逐日能见度、相对湿度等资料,在对"区域污染过程"进行定义的基础上,分区域诊断典型污染天气过程,并对影响天气型及特征进行分析.结果表明:广东省四大区域污染过程具有显著协同性,区域污染可归类为6种影响天气型.量化分析表明区域污染过程与区域灰霾过程基本吻合,PM_(2.5)日均最大值均达到中度污染及以上(115μg·m~(-3)).整体区域污染过程影响天气型分类统计表明:珠三角和非珠三角PM_(2.5)易污染天气型中冷高变性出海形势占比超5成;珠三角O_3易污染天气型中副高、台风外围及两者叠加型占比超6成;珠三角NO_2易污染天气型中冷高出海型占比近7成.重污染影响天气型统计表明:区域PM_(2.5)重污染过程主要影响天气型为冷高压变性出海型;区域中度至重度O_3污染过程(集中在珠三角)主要影响天气型为副高、台风外围及两者叠加型;就天气型特征而言,单纯副高控制形势下,副高异常强盛;单纯台风外围形势下,台风强度为强台风至超强台风;副高叠加台风时,华南上空为大陆副高控制.广东地区近年高PM_(2.5)(与低能见度)污染过程逐年减少,但全省臭氧污染呈增加态势,尤其珠三角区域中度至重度O3污染过程次数同比明显增加,极端过程出现概率加大,尤其在秋季副高异常强盛,同时叠加台风外围下沉气流时,可预先根据影响天气型预报,实施珠三角重点区域联防联控预案措施.     

基于天气背景天津大气污染输送特征分析

区域输送是大气污染防治中需要考虑的重要因素,本文利用大气化学模式定量估算2016年10月～2017年9月区域输送对天津的影响,重点基于天气背景分析区域输送影响和气象条件的关系,为京津冀地区大气污染联防联控提供支撑.结果表明,京津冀地区各城市区域输送贡献百分率平原城市显著高于沿山城市,天津一次PM_2.5本地贡献62.9%,区域输送贡献37.1%,主要受沧州、廊坊、河北中南部、北京、唐山和山东等地输送影响,每年4～6月区域输送最显著, 7～8月区域输送最弱.区域输送与天气形势、风场和降水等气象条件密切相关,高压后和锋前低压是区域输送占比最高的两种污染天气类型,西南风、西风和南风3个风向下天津大气污染输送影响最为明显,风速2～3 m·s^-1时最有利于PM_2.5区域传输,降水超过5 mm以上将降低大气污染物区域传输效率.对于不同污染类型和重污染阶段,轻度污染天气时区域输送贡献最为明显,比均值偏高20.5%,重污染天气虽受静稳气团控制,但由于周边区域高浓度的PM_2.5,污染气团迁移对区域内污染聚集传输有显著影...     

元江县城沙尘天气成因及输送过程

在全面分析了元江县城产生沙尘天气成因的基础上,建立相应输送模型模拟其输送过程,计算结果与监测值基本对应吻合,并给出了元江县沙尘输送沿线的TSP深度和降尘分布.     

西安市“阶梯型”持续污染过程演变及PM2.5区域输送分析

为探究2016年11月西安市阶梯型持续污染过程的动态演变规律,利用NCEP再分析数据分析了2016年11月7日—22日的天气形势演变过程,结合CAMx-PSAT模型及化学组分在线监测数据,分析了“阶梯型”演变过程中的区域输送以及大气颗粒物的化学组分变化.结果表明：(1)由于西安市特殊的盆地地形因素及独特的天气形势变化,导致本次“阶梯型”污染过程出现“谷-峰-峰-峰-谷”的时序变化特征,3个上升阶段的天气形势演变主要为“高压脊-内蒙古低压东移-鞍形场”;(2)“阶梯型”演变过程中,主要有3条PM2.5输送通道：偏东北输送、偏北输送以及偏东输送,其中偏东北输送来自渭南、运城、洛阳、临汾、吕梁、晋中,约占输送总量的45%;偏北输送主要为本地积累及咸阳输送,约占总输送量的90%;偏东输送的主要城市为渭南、运城、洛阳及其他地区,输送占比最高上升至70%左右;(3)3个上升阶段污染物浓度峰值期间,二次无机盐（sulfate-nitrate-ammonium,SNA）分别占PM2.5的50%、41%、52%,其中第三上升阶段中污染物的二次转化最为强烈.研究表明,西安市“阶梯型”污染演变是由于独特的地...     

一次典型区域大气污染事件的过程分析

2012年6月9-14日长江中下游地区发生了一次由夏季的秸秆焚烧引发的比较严重的区域性大气污染事件。污染持续期间,区域内4个典型城市(徐州、南京、合肥、武汉)污染变化过程有显著差异。该文首先通过应用卫星火点数据对污染源的逐日变化进行分析,同时利用城市空气监测数据(API)、城市天气数据和NCEP再分析资料,对各城市的污染过程(发生时间、持续过程,污染指数变化趋势)进行对比分析,并运用Hysplit-4模式反演污染事件中各城市污染物的扩散轨迹。结果表明:城市的地理、天气条件对城市受污染程度均有不同程度的影响,其中以气候因素为首要影响因素,表明城市环境容量的降低使得城市对污染的敏感度增加。针对现状,提出城市与区域大气污染进行防控的建议。     

应用Models-3/CMAQ研究长三角区域大气污染及输送

选用美国国家环保局第3代空气质量模式（Models-3，／CMAQ），配合中尺度气象模式（MM5）进行研究，模拟了2001年1、7月份长江三角洲区域冬夏季典型天气条件下大气层二次污染物臭氧及颗粒物的浓度分布及输送状况。采用2001年冬．夏季各10d的小时监测数据对模式验证。结果表明，Models-3／CMAQ对O3、PM10的模拟相关系数分别为0．77和052；一致性指数分别达到081和0．99。模型对于O3略微低估，标准偏差为-31％，而对于PM10则有所高估，标准偏差为46％。对长三角7月份O3浓度及1月份PM10的模拟结果显示，7月份长三角区域16个主要城市O3日均浓度集中在0．043～0．086mg／m^3之间，其中，泰州、扬州．湖州、镇江O3月日均浓度相对较高，均超过0．064mg／m3o模拟时段内O3最高小时浓度达0．276mg／m^3。1月份整个模拟区域PM10月日均浓度为O056mg／m^3，其中，南京市PM10日均浓度最高，达0．080mg／m^3模拟时段内PM10最高小时浓度达0.432mg／m^3研究表明，长三角地区存在明显的污染物输送现象，大气污染已经从局地污染转化为区域污染。     

天津市夏季重污染天气过程PM2.5输送特征

利用环境监测、气象常规观测、美国国家环境预报中心(NCEP)再分析等资料,采用气溶胶激光雷达和HYSPLIT模式对2018年8月1—2日发生在天津市夏季的一次重污染天气过程进行分析。结果表明:地面弱气压场、低空逆温和偏东暖湿气流的输送为此次重污染形成提供了有利条件;气溶胶激光雷达分析表明,此次污染过程存在明显的水平输送和垂直分布特征,市区PM_2.5浓度升高除与水平输送有关,还与本地低空逆温造成的PM_2.5积累密切相关;HYSPLIT模式后向轨迹追踪研究表明,PM_2.5前期积累爬升阶段,气团主要来自偏南气流,200、500、1 000 m高度气团均有明显沉降,后期气团来向转变为较清洁的偏东暖湿气流,但同时带来大量水汽,造成天津市相对湿度的增加。此次污染过程前期是由于静稳天气形势导致PM_2.5积累,后期主要是天津市各区县之间PM_2.5的输送以及偏东暖湿气流输送水汽导致相对湿度的增加,污染进一步加重。     

试论重污染天气下大气污染问题与防治工作

随着经济的发展和社会的进步,环境的保护问题也得到了人们的广泛关注。环境的污染随着经济生产的提升而逐渐的趋于扩大,特别是大气的污染问题日渐严重。大气的污染主要是由于地理位置、工业生产所排出的有害气体以及日常生活所产生的污染物所导致的。如何进行大气污染的有效缓解需要结合实际的重污染天气和污染源的防治与控制来进行。本文将主要进行阐述重污染天气下的大气污染问题,并进行简单的分析,同时针对其防治工作提出一些建议。     

京津冀重污染大气污染物输送路径分析

基于HYSPLIT模型,模拟2014年2月19日至2月27日京津冀空气重污染气团24 h后向轨迹。结果表明,京津冀区域重污染期间1000 m高空存在西南输送通道,京津冀三地24 h气团源地分别为河北南部、山东聊城或河北邯郸、山西东南或河南北部。重污染期间,近地层100 m处风速气流表现为西南-南风,风速3 m/s时,空气质量会达到五级重度污染及以上水平;近地层100m处气流也可能是较强的东南风,能缓解区域空气染污程度。重污染清除过程中高空表现为下沉气流,且100 m处风速10 m/s。京津冀地区空气质量指数(AQI)与近地层100 m高空风速有显著相关性,相关系数为0.804,可根据低空风速预测空气重污染。     

典型时段区域污染过程分析及系统聚类法的应用

应用系统聚类法对2008年12月4─17日全国86个城市由空气污染指数(API)反算的ρ(PM₁₀₎进行聚类分析.结果表明:86个城市可以分为7个分区;根据ρ(PM₁₀₎的区域同步性特征及实况天气背景分析对7个分区进行了调整. 在12月4─17日的区域污染过程中,华北和华东2个地区为全国ρ(PM₁₀₎的高值区. 对华北和华东地区城市群ρ(PM₁₀₎的区域环境过程同步演变特征进行了对比分析,并根据天气型演变规律对形成原因进行了研究,建立了城市及区域环境污染过程与天气型背景的关系概念模型,揭示出天气型组合系统、分布、尺度、移动和演变是造成大气环境质量区域性、过程性特征和ρ(PM₁₀₎峰谷值出现的主要原因. 用聚类分析方法和所提出的概念模型可对我国城市和区域环境污染分区控制和成因进行深入研究.      

2013-2016年天气形势对北京秋季空气重污染过程的影响

我国北方秋冬季节的空气重污染过程已经成为影响人们生活的重大环境事件,不仅受到公众和科研工作者的广泛关注,也已成为各地各部门政策制订者最为重视的关键问题之一.针对众说纷纭的空气重污染过程的形成机理、治理方案、控制对策等,利用2013-2016年秋季（9-11月）中国环境监测总站公布的逐时空气质量监测数据,重点对北京奥体中心站的空气重污染过程的演变进行了分析.结合中国气象局发布的天气形势分析图,系统地分析了我国4 a来秋冬季节出现大范围空气重污染过程的气候背景.结果表明:秋季我国东北和华北地区出现持续时间长、影响范围广的空气重污染过程,除了排放源的影响之外,天气形势同样起着重要作用. 2013-2016年秋季北京奥体中心的PM_2.5污染状况仍以优良天气为主,其间中度及以上污染的持续时间虽然不长,但其影响[高ρ（PM_2.5）]也不容忽视.秋季北京奥体中心ρ（PM_2.5）日均值超标（二级）日数占25.8%,其中2014年最为严重,超标日数达44 d,占37.4%.通过对空气重污染过程与我国传统节气的对比分析发现,入秋后我国北方首次出现持续48 h以上的空气重污染过程分别是在秋分和寒露两个节气,而最严重的空气重污染过程则出现在寒露和霜降两个节气.从时间序列来看,4 a来北京奥体中心ρ（PM_2.5）没有特别显著的改善,优良时数占60%左右,而中度以上的污染时数则维持在25%左右,但严重污染事件[ρ（PM_2.5）≥ 250 μg/m3]的有效时数则有明显的变化.此外,白天污染物的浓度明显低于夜晚.研究还发现,西伯利亚高压指数的异常偏低往往会导致持续时间长、影响范围广和污染强度强的重度污染事件.      

我国环境污染与经济发展空间格局分析

以2006年我国31个省(市、自治区)的环境和经济统计数据为基础,利用三次曲线拟合了各地区人均污染物指标与人均GDP的相关性,同时利用系统聚类分析方法,将不同省(市、自治区)按人均污染物指标和人均GDP的相关性分为5类,并通过计算各类别相关指标的空间自相关系数,揭示了不同类别中各省(市、自治区)环境污染和经济发展的空间相关性.结果表明:在空间尺度上,我国没有出现环境库兹涅茨曲线特征,经济越发达地区的环境污染越严重;在人均污染物指标和人均GDP的空间关系上,东南沿海经济较发达地区为正相关,广大中西部地区为随机分布,少数经济落后地区为负相关.      

南京地区典型大气污染过程分析

文章统计分析了南京市近年来大气污染过程总体特征,选择2009-2011年不同类型的3个典型污染过程,分别讨论了其污染特征和影响因素.结果表明:以API值为污染判断指标,近年来南京市91%的污染过程持续时间在4 d以下,秋冬季节长时间污染过程更多。沙尘型污染受北方沙源地、长距离输送气象条件控制,影响范围广;秸秆燃烧型污染PM_(25)/PM_(10)浓度比例高达70%以上,细粒子(PM_(2.5))污染严重,主要受风向控制影响南京及周边局部地区,在降水冲刷或大风等气象条件下随污染源消失而快速消散;秋冬季的持续污染过程主要受气象条件影响,在均压场控制下,边界层呈局地性环流特征,污染物不断累积。     

我国畜禽粪便污染的区域差异与发展趋势分析

随着我国畜禽养殖业的快速发展,畜禽生产所导致的粪便污染问题日趋严重,甚至威胁到农业可持续发展.本研究结合宏观统计数据和实地调研数据,对我国总体和各省2010年畜禽粪便排放和污染情况进行了分析,并通过中国农业可持续发展决策支持系统(CHINAGRO)对2020年我国总体和各省畜禽粪便排放和污染的发展趋势进行了预测分析.结果表明,2010年我国畜禽粪便排放总量为19.00亿t,形成污染的畜禽粪便量为2.27亿t,平均每公顷耕地的畜禽粪便污染量为1.86 t,我国东南地区的广东、福建等省是畜禽粪便污染较重的区域.模型预测结果表明,如果不进行政策干预,全国畜禽粪便总污染量将大幅增至2020年的2.98亿t.东部地区畜禽粪便污染将更为严重,中部和西部地区污染程度相对较低且增幅低于东部地区.建议通过税收和补贴等政策措施控制畜禽粪便的污染排放,鼓励畜牧业生产向中西部地区转移.     

后奥运时期京津冀区域大气本底夏季污染变化

为探索后奥运时期京津冀区域大气本底污染状况及变化趋势,在中国科学院华北兴隆大气本底观测站,对夏季大气主要污染物(NO_x、SO₂、O₃和PM_2.5)进行了连续3年的在线观测,结合气流轨迹模式对大气污染物的传输路径及贡献率进行了分析. 结果表明:兴隆站大气本底夏季ρ(NO_x)、 ρ(SO₂)、 ρ(O₃)和ρ(PM_2.5)的平均值分别为(11.5±5.9)、(8.3±7.0)、(137.6±38.4)和(50.9±33.0)μg/m3;首要污染物为O₃和PM_2.5,ρ(O₃)和ρ(PM_2.5)日均值超过GB 3095─2012《环境空气质量标准》二级标准〔ρ(O₃)为200 μg/m3,ρ(PM_2.5)为75 μg/m3〕的天数分别为102和60 d,占观测期间有效天数的39%和23%,表现为大气氧化性增强、二次污染逐年上升;受偏南气流影响,太行山沿线区域和山东半岛—渤海湾地区是兴隆夏季大气本底污染的主要贡献区域,特别是京津冀城市区域夏季高浓度O₃和PM_2.5,对华北区域大气本底污染物浓度的整体上升具有重要影响.      

北京地区一次重污染过程的大尺度天气型分析

对北京2000年11月的一次PM₁₀重污染过程进行分析,以期进行造成PM₁₀质量浓度增量的天气型诊断.结果表明:最不利于污染扩散的气象形势对应着PM₁₀质量浓度增量最大,而不一定是PM₁₀质量浓度达到最高的环境背景场;PM₁₀质量浓度的峰值是逐步累积而成的.提出定义PM₁₀质量浓度从谷值逐日累积到峰值而后重新下降到谷值的状态为一次环境污染过程.根据环境过程与天气型的诊断分析结果认为,PM₁₀质量浓度变化与天气形势演变有较好的对应关系.PM₁₀质量浓度在上升、达到峰值和下降阶段对应的天气形势分别为持续数日的大陆高压均压场、相继出现的低压均压区及锋后的高气压梯度场,其中持续存在的大陆高压均压场是造成重污染浓度累积的主要背景场.      

不同天气形势对南京地区双高污染的输送及潜在源区分析

基于2015~2019年南京细颗粒物（PM_2.5）和臭氧（O₃）逐小时浓度数据,通过T-mode主成分分析法对南京发生PM_2.5和O₃污染同时高浓度并存（双高污染）时的天气形势进行了分型,利用后向轨迹聚类分析法、潜在来源贡献法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）研究不同天气形势对南京双高污染的输送路径及潜在源区分布.结果表明,有利于南京地区双高污染的天气形势分别为弱的低压型（Type1）和高压中心型（Type2）.天气形势会对后向轨迹的方位来源产生影响.Type1时,南京地区受到东北和西南两个低气压影响,气团的聚类轨迹主要来自东西两个方位,轨迹中ρ（PM_2.5）和ρ（O₃）平均值分别为83.48 μg·m^-3和106.85 μg·m^-3.Type2时,南京及其周边在高压中心边缘,气团聚类轨迹主要来自北方和东方,轨迹中ρ（PM_2.5）和ρ（O₃）平均值分别为94.47 μg·m^-3和92.32 μg·m^-3.同时两种类型后向轨迹绝大部分属于中短距离区域输送,说明周边临近省份的污染是影响南京地区双高污染主要原因之一.PSCF和CWT分析表明,两者高值区域基本保持一致.Type1和Type2两种类型中PM_2.5和O₃的最主要潜在源区均出现分布并不完全一致的情况,表明双高污染中的两种污染物并非来自同一地区.     

天气型对北京地区近地面臭氧的影响

臭氧(O3)是夏秋季北京城市大气光化学污染物中的首要气态污染物,气象因素是影响其浓度水平和变化规律的主要因子之一.2008年7月~2008年9月,在北京市4个站点进行了臭氧、氮氧化物(NOx)和一氧化碳(CO)浓度的同步连续观测,并对同期天气型进行了分类比对分析.结果显示,观测期间,北京地区处于低压前部(主要是蒙古气旋)和高压前部的比例分别为42%和20%,分别是造成臭氧浓度高值和低值的主要背景场.处于低压前部控制时,高温、低湿以及局地环流形成的山谷风造成区域臭氧累积,小时最大值(体积分数)高达102.2×10-9,并随气压的升高以3.4×10-9Pa-1的速率降低,山谷风风向的转变决定了臭氧浓度最大值出现时间,峰值出现在14:00左右;处于高压前部控制时,低温、高湿以及系统性北风造成区域臭氧低值,小时最大值(体积分数)仅为49.3×10-9,系统性北风将臭氧峰值出现时刻推后到16:00左右.北京地区臭氧光化学污染呈现出区域一致性,并与天气型有较好相关,关注天气型结构和演变对预报大气光化学污染具有重要意义.